陈高科,杨 燕,张宝山

(兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070)

结合透射率和大气光改进的暗原色先验去雾算法

陈高科,杨 燕*,张宝山

(兰州交通大学 电子与信息工程学院，兰州 730070)

(*通信作者电子邮箱yangyantd@mail.lzjtu.cn)

针对暗原色先验透射率在明亮区域估计不足以及大气光误差问题，提出一种结合透射率和大气光改进的去雾算法。在分析高斯函数特点的基础上，依据有雾图像暗原色的高斯函数初步估计透射率，利用最大最小操作消除块状效应; 然后，通过晕光算子与形态学膨胀操作获取大气光描述区域来获取大气光值; 最后根据大气散射模型复原清晰图像。实验结果表明，所提算法能够有效去除图像中的雾气，浓雾图像恢复效果相比暗原色先验等算法更佳，且处理速度较快，便于实时应用。

高斯函数;大气散射模型;去雾;大气光区;暗原色先验

0 引言

雾、霾等天气是由于大气中的水滴、颗粒等的散射形成的一种自然现象，这种自然现象的存在,导致一些成像系统得到的图像对比度和能见度显著下降,可视度受到了严重影响,同时对于图像研究形成了障碍。去雾不但可以增强图像的能见度,而且可以消除大气散射光造成的色移。无雾图像可视度比较好,从而图像去雾在目标检测和计算机视觉等领域有很多应用,比如交通视频监测、遥感成像、地质勘测等。

现今,国内外学者已经提出了许多经典的去雾算法。雾天图像的修复主要有以下两类。……